
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,623,372 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,213,247 |
مدلسازی اندوخته کربن روی زمینی جنگلهای زاگرس با استفاده از دادههای زمینی و تصاویر ماهواره لندست 8 | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
مقاله 15، دوره 24، شماره 4، اسفند 1396، صفحه 199-215 اصل مقاله (353.45 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2017.12864.1667 | ||
نویسندگان | ||
امیر صفری1؛ هرمز سهرابی* 2؛ شعبان شتایی3؛ جلیل علوی4 | ||
1دانشکده منابع طبیعی و علوم دریایی دانشگاه تربیت مدرس | ||
2عضو هیات علمی | ||
3دانشیار دانشگاه گرگان | ||
4تربیت مدرس | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: اهمیت اطلاع از اندخته کربن روی زمینی جنگل برای مدیریت جنگل در سطح محلی، مدیریت اراضی در سطوح منطقهای و گزارش انتشار کربن در سطوح ملی و بینالمللی مهم است. به همین سبب یافتن روشهای کمهزینه و سریع برای برآورد اندوخته کربن در محدودههای وسیع به یک ضرورت تبدیل شده است. بر این اساس، در سالهای اخیر ارزیابی قابلیت دادههای منابع مختلف سنجشازدوری در برآورد اندوخته کربن روی زمینی جنگلها مورد بررسی قرار گرفته است. در این تحقیق قابلیت تصاویر ماهواره لندست 8 برای برآورد اندوخته کربن تودههای شاخهزاد بلوط جنگل های زاگرس بررسی گردید. همچنین کارایی چهار روش مدلسازی ناپارامتری شامل جنگل تصادفی، شبکههای عصبی مصنوعی، کوبیست و رگرسیون اسپلاین تطبیقی چندگانه بررسی شد. مواد و روشها: منطقه مورد مطالعه در بخشی از جنگلهای زاگرس و در استان کرمانشاه در دو منطقه سرفیروزآباد (جنگل شدیداً دستخورده) و گهواره (جنگل با حداقل دستخوردگی) انجام گرفت. تعداد 124 قطعه نمونه با ابعاد 30×30 متر در یک شبکۀ آماربرداری 200×200 متر در دو منطقه مورد بررسی با استفاده از روش منظم با شروع تصادفی برداشت، و با استفاده از روابط آلومتریک مختص گونه بلوط، مقدار کربن روی زمینی در این نمونهها محاسبه شد. برای مدلسازی اندوخته کربن روی زمینی با استفاده از داده-های سنجشازدوری، از متغیرهای مختلف استخراجشده از تصاویر لندست 8 مانند مقدارهای باندهای، نسبتگیریهای باندی، شاخصهای گیاهی، تجزیه مؤلفههای اصلی و تبدیل تسلدکپ بهعنوان متغیر مستقل و مقدارهای محاسبهشده اندوخته کربن روی -زمینی در قطعه نمونههای برداشت شده بهعنوان متغیر وابسته استفاده شد. ارزیابی صحت نتایج چهار روش ناپارامتری مدلسازی جنگل تصادفی، شبکههای عصبی مصنوعی، کوبیست و رگرسیون اسپلاین تطبیقی چندگانه مورد استفاده در این پژوهش با استفاده از اعتبارسنجی متقابل و به روش Leave-one-out صورت گرفته و از معیارهای ارزیابی ضریب تبیین، ریشه میانگین مربعات خطا و اریبی استفاده شد. یافتهها: نتایج نشان داد دقت برآورد اندوخته کربن در منطقه کمتر دستخورده بیشتر از منطقه دستخورده است. مقایسه نتایج روشهای مدلسازی مورد استفاده در این مطالعه نشان داد که اختلاف قابل توجهی در بین نتایج روشهای به کار گرفته شده وجود ندارد و استفاده از روشهای مختلف تاثیر چندانی در بهبود نتایج نداشت. علاوهبراین، استفاده از کل نمونههای در یک مدل بدون تفکیک نمونهها براساس منطقه مورد مطالعه سبب افزایش صحت برآوردها در منطقه دستخورده شد. نتیجهگیری کلی: نتایج برآوردها با ضریب تبیین بیشتر از 7/0 و درصد ریشه میانگین مربعات خطا نزدیک به 32% در مجموع هر دو منطقه مورد بررسی، بیانگر توانایی نسبتا مناسب تصاویر لندست 8 و روشهای ناپارامتری در کمی کردن اندوخته کربن در جنگلهای زاگرس با صرفهجویی در وقت و هزینه است. | ||
کلیدواژهها | ||
جنگل تصادفی؛ رگرسیون اسپلاین تطبیقی چندمتغیره؛ سنجشازدور؛ شبکههای عصبی مصنوعی؛ کوبیست | ||
مراجع | ||
1. Ahmed, R.U. 2012. Accuracy of Biomass and Structure Estimates from Radar and Lidar. Ph.D Dissertations in University of Massachusetts Amherst. 2. Amini, J., and Sadeghi, Y. 2013. Optical and radar images in modeling the forests biomass in north of Iran. Remote sensing and GIS, 4(4): 69-82. (In Persian) 3. Anaya, J.A., Chuvieco, E., and Palacios-Orueta, A. 2009. Aboveground biomass assessment in Colombia: a remote sensing approach. Forest Ecology and Management. 257: 1237–1246. 4. Asner, G.P., Clark, J.K., Mascaro, J., Vaudry, R., Chadwick, R.D., Vieilledent, G., Rasamoelina, M., Balaji, A., Kennedy-Bowdoin, T., Maatoug, L., Colgan, M.S., and Knapp, D.E. 2012. Human and environmental controls over aboveground carbon storage in Madagascar. Carbon Balance and Management. 7(2): http://www.cbmjournal.com/content/7/1/2. 5. Attarchi, S., and Gloaguen, R. 2014. Improving the Estimation of Above Ground Biomass Using Dual Polarimetric PALSAR and ETM+ Data in the Hyrcanian Mountain Forest (Iran). Remote Sensing. 6: 3693-3715. 6. Avitabile, V., Baccini, A., Friedl, M.A., and Schmullius, C. 2012. Capabilities and limitation of Landsat and land cover data for aboveground woody biomass estimation of Uganda. Remote Sensing Environment. 117: 366-380. 7. Boudreau, J., Nelson, R.F., Margolis, H.A., Beaudoin, A., Guindon, L., Kimes, D.S. 2008. Regional aboveground forest biomass using airborne and spaceborne LiDAR in Quebec. Remote Sensing of Environment. 112: 3876–3890. 8. Briceno-Elizondo, E., Garcia-Gonzalo, J., Peltola, H., and Kellomaki, S. 2006. Carbon stocks and timber yield in two boreal forest ecosystems under current and changing climatic conditions subjected to varying management regimes. Environmental Science and Policy, 9: 237-252. 9. Calvao, T., and Palmeirim, J.M. 2004. Mapping mediterranean scrub with satellite imagery: biomass estimation and spectral behaviour. International Journal of Remote Sensing, 25(16): 3113-26. 10. Chen, B., Arain, M.A., Khomik, M., Trofymow, J.A., Grant, R.F., Kruz, W.A., Yeluripati, J., and Wang, Z. 2013. Evaluating the impacts of climate variability and disturbance regimes on the historic carbon budget of a forest landscape. Agricultural and Forest Meteorology. 180: 256-280. 11. Chen, Q., Laurin, G.V., Battles, J.J., and Saah. D. 2012. Integration of airborne lidar and vegetation types derived from aerial photography for mapping aboveground live biomass. Remote Sensing of Environment. 121: 108-117. 12. Chen, X., Liu, Sh., Zhu, Zh., Vogelmann, J., Li, Zh., and Ohlen, D. 2011. Estimating aboveground forest biomass carbon and fire consumption in the U.S. Utah High Plateaus using data from the Forest Inventory and Analysis Program, Landsat, and LANDFIRE. Ecological Indicator. 11: 140-148. 13. Cohen, W.B., and Goward, S.N. 2004. Landsat's Role in Ecological Applications of Remote Sensing. BioScience 54(6): 535-545. 14. Coops, N.C. 2015. Characterizing Forest Growth and Productivity Using Remotely Sensed Data. Current Forestry Reports, 1(3): 195-205. 15. Dai, L., Jia, J., Yu, D., Lewis, B.J., Zhou, L., Zhou, W., Zhao, W., and Jiang, L. 2013., Effects of climate change on biomass carbon sequestration in old-growth forest ecosystems on Changbai Mountain in Northeast China. Forest Ecology and Management. 300: 106-116. 16. Deng, Sh., Shi, Y., Jin, Y., and Wang, L. 2011. A GIS-based approach for quantifying and mapping carbon sink and stock values of forest ecosystem: A case study. Energy Procedia 5: 1535–1545. 17. Du, H., Cui, R., Zhou, G., Shi, Y., Xu, X., Fan, W., and Lü, Y. 2010. The responses of Moso bamboo (Phyllostachys heterocycla var. pubescens) forest aboveground biomass to Landsat TM spectral reflectance and NDVI. Acta Ecologica Sinica, 30(5): 257-63. 18. Dube, T., and Mutanga, O. 2015. Evaluating the utility of the medium-spatial resolution Landsat 8 multispectral sensor in quantifying aboveground biomass in uMgeni catchment, South Africa. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 101: 36-46. 19. Eckert, S. 2012. Improved Forest Biomass and Carbon Estimations Using Texture Measures from WorldView-2 Satellite Data. Remote Sensing. 4: 810-829. 20. Eisfelder, Ch., Kuenzer, C., and Dech, S. 2011. Derivation of biomass information for semiarid areas using remote-sensing data. International Journal of Remote Sensing., 33(9): 2937- 2984. 21. Fassnacht, F.E., Hartig, F., Latifi, H., Berger, C., Hernández, J., Corvalán, P., and Koch, B. 2014. Importance of sample size, data type and prediction method for remote sensing-based estimations of aboveground forest biomass. Remote Sensing of Environment. 154: 102-114. 22. Filippi, A.M., Güneralp, I., and Randall, J. 2014. Hyperspectral remote sensing of aboveground biomass on a river meander bend using multivariate adaptive regression splines and stochastic gradient boosting, Remote Sensing Letters, 5(5): 432-441. 23. Frazier, R.J., Coops, N.C., Wulder, M.A., and Kennedy, R. 2014. Characterization of aboveground biomass in an unmanaged boreal forest using Landsat temporal segmentation metrics. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 92: 137-46. 24. Fu, L., Zhao, Y., Xu, Zh., and Wu, B. 2015. Spatial and temporal dynamics of forest aboveground carbon stocks in response to climate and environmental changes. Soils Sediments., 15: 249-259. 25. Gagliasso, D., Hummel, S., and Temesgen, H. 2014. A Comparison of Selected Parametric and Non-Parametric Imputation Methods for Estimating Forest Biomass and Basal Area. Forestry., 4(1): 42-48. 26. Gasparri, N.I., Parmuchi, M.G., Bono, J., Karszenbaum, H., and Montenegro, C.L. 2010. Assessing multi-temporal Landsat 7 ETM+ images for estimating above-ground biomass in subtropical dry forests of Argentina Journal of Arid Environments., 74: 1262-1270. 27. Gleason, C.J., and Im, J. 2012. Forest biomass estimation from airborne LiDAR data using machine learning approaches. Remote Sensing of Environment., 125: 80-91. 28. Gómez, C., White, J.C., Wulder, M.A., and Alejandro, P. 2014. Historical forest biomass dynamics modelled with Landsat spectral trajectories. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 93: 14-28. 29. Görgens, E.B., Montaghi, A., and Rodriguez, L.C.E. 2015. A performance comparison of machine learning methods to estimate the fast-growing forest plantation yield based on laser scanning metrics. Computers and Electronics in Agriculture, 116: 221-7. 30. Güneralp, I., Filippi, A.M., and Randall, J. 2014. Estimation of floodplain aboveground biomass using multispectral remote sensing and nonparametric modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33: 119-26. 31. Iranmanesh, Y. 2013. Assessment on biomass estimation methods and carbon sequestration of quercus brantii Lindl. in chaharmahal and bakhtiari forests, Ph.D. thesis, Faculty of Natural Resource And Mariane Science, Tarbiat Modares University. (In Persian) 32. Kelsey, K.C., and Neff, J.C. 2014. Estimates of Aboveground Biomass from Texture Analysis of Landsat Imagery. Remote Sensing., 6: 6407-6422. 33. Kwak, D., Lee, S., Kim, S., Lee, W., Son, Y., Cho, H., and Kafatos, M. 2010. Estimating stem volume and biomass of Pinus koraiensis using LiDAR data. J. Plant Reasreach. 123: 421–432. 34. Labrecque, S., Fournier, R.A., Luther, J.E., and Piercey, D. 2006. A comparison of four methods to map biomass from Landsat-TM and inventory data in western Newfoundland. Forest Ecology and Management, 226: 129–144. 35. Langner, A., Samejima, H., Ong, R.C., Titin, J., and Kitayama, K. 2012. Integration of carbon conservation into sustainable forest management using high resolution satellite imagery: A case study in Sabah, Malaysian Borneo. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 18: 305-12. 36. Latifi, H., Fassnacht, F.E., Hartig, F., Berger, Ch., Hernández, J., Corvalán, P., and Koch, B. 2015. Stratified aboveground forest biomass estimation by remote sensing data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 38: 229–241. 37. Lei, Zh, Shaoqiang, W., Georg, K., Guirui, Y., Mei, H., Robert, M., Florian, K., Hao, Sh., and Yazhen, G. 2013. Carbon dynamics in woody biomass of forest ecosystem in China with forest management practices under future climate change and rising CO2 concentration. Chinese Geographical Science, 23(5): 519-536. 38. Lin, D., Lai, J., Muller-Landau, H.C., Mi, X., and Ma, K. 2012. Topographic Variation in Aboveground Biomass in a Subtropical Evergreen Broad-Leaved Forest in China. PLoS ONE 7(10), e48244. doi :10.1371/journal.pone.0048244. 39. Lindner, M., Maroschek-Nethererc, S., Kremer, A., Barbati, A., Garcia-Gonzaloa, J., Seidl, R., Delzon, S., Corona, P., Kolström, M., Lexer, M.J., and Marchettie, M. 2010. Climate change impacts, adaptive capacity, and vulnerability of European forest ecosystems. Forest Ecology and Management., 259: 698-709. 40. Lu, D., and Batistella, M. 2005. Exploring TM image texture and its relationships with biomass estimation in Rondônia, Brazilian Amazon. Acta Amazonica. 35(2): 249-257. http://dx.doi.org/10.1590/S0044-59672005000200015. 41. Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E., and Moran, E. 2002. Above-Ground Biomass Estimation of Successional and Mature Forests Using TM Images in the Amazon Basin. Advances in Spatial Data Handling: 183-196. 42. Main-Knorn, M., Cohen, W.B., Kennedy, R.E., Grodzki, W., Griffiths, P., Hostert, P., Pflugmacher, D. 2013. Monitoring coniferous forest biomass change using a Landsat trajectory-based approach. Remote Sensing of Environment., 139: 227-290. 43. Mandal, G., and Joshi, S.P. 2015. Biomass accumulation and carbon sequestration potential of dry deciduous forests. International Journal of Ecology and Development. 30(1): 64-82. 44. Morel, A.C., Fisher, J.B., and Malhi, Y. 2012. Evaluating the potential to monitor aboveground biomass in forest and oil palm in Sabah, Malaysia, for 2000–2008 with Landsat ETM+ and ALOS-PALSAR. International Journal of Remote Sensing, 33(11): 3614-3639. 45. Gonzalez, P., Asner, G.A., Battles, J.J., Lefsky, M.A., Waring, K.M., Palace, M. 2012. Forest carbon densities and uncertainties from Lidar, QuickBird, and field measurements in California. Remote Sensing of Environment. 114: 1561-1575. 46. Muukkonen, P., Heiskanen, L. 2007. Biomass estimation over a large area based on standwise forest inventory data and ASTER and MODIS satellite data: A possibility to verify carbon inventories. Remote Sensing of Environment 107: 617–624. 47. Nelson, R. 2010. Model effects on GLAS-based regional estimates of forest biomass and carbon. International Journal of Remote Sensing., 31(5): 1359-1372. 48. Nole, A., Law, B.E., Magnani, F., Matteucci, G., Ferrara, A., Ripullone, F., Borghetti, M. 2009. Application of the 3-PGS model to assess carbon accumulation in forest ecosystems at a regional level. Canadian Journal of Forest research. 39: 1647–1661. 49. Pan, Y., Birdsey, R.A., Fang, J., Houghton, R., Kauppi, P.E., Kurz, W.A., Phillips, O.L., Shvidenko, A., Lewis, S.L., and Canadell, J.G. 2011. A large and persistent carbon sink in the world’s forests. Science, 333 (6045): 988-93. 50. Potter, Ch., Gross, P., Genovese, V., and Smith, M.L. 2007. Net primary productivity of forest stands in New Hampshire estimated from Landsat and MODIS satellite data. Carbon Balance and Management. 2:9 doi: 10.1186/1750-0680-2-9. 51. Powell, S.L., Healey, S.P., Cohen, W.B., Kennedy, R.E., Moisen, G.G., Pierce, K.B., Ohmann, J.L. 2010. Quantification of Live Aboveground Forest Biomass Dynamics with Landsat Time-Series and Field Inventory Data: A Comparison of Empirical Modeling Approaches. Remote Sensing of Environment, 114: 1053-1068. 52. R Core Team, 2016. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/. 53. Riaño, D., Chuvieco, E., Salas, J., and Aguado, I. 2003. Assessment of Different Topographic Corrections in Landsat-TM Data for Mapping Vegetation Types. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 41(5): 1056-1061. 54. Sherestha, R., Wynne, R.H. 2012. Estimating Biophysical Parameters of Individual Trees in an Urban Environment Using Small Footprint Discrete-Return Imaging Lidar. Remote Sensing. 4, 484-508; doi:10.3390/rs4020484. 55. Spangler, L., Vierling, L.A. 2011. Quantifying Forest Aboveground Carbon Pools And Fluxes Using Multi-Temporal Lidar. US Department of Energy Publications. Paper 355. http://digitalcommons.unl.edu/usdoepub/355. 56. Su, Y., Guo, Q., Xue, B., Hu, T., Alvarez, O., Tao, Sh., and Fang, J. 2016. Spatial distribution of forest aboveground biomass in China: Estimation through combination of spaceborne lidar, optical imagery, and forest inventory data. Remote Sensing of Environment 173: 187-99. 57. Tan, K., Piao, S., Peng, C., and Fang, J. 2007. Satellite-based estimation of biomass carbon stocks for northeast China’s forests between 1982 and 1999. Forest Ecology and Management. 240, 114–121. 58. Torres, A.B., MacMillan, D.C., and Skutsch, M. 2015. ‘Yes-in-my-backyard’: Spatial differences in the valuation of forest services and local co-benefits for carbon markets in México. Ecological Economics 109: 130–141. 59. Walton, J. 2008. Subpixel urban land cover estimation: comparing cubist, random forests, and support vector regression. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 74(10): 1213–1222. 60. Wang, X., Lewis, B.J., Zhou, L., Dai, L., Shao, G., Qi, G., Chen, H., Yu, D. 2013. An Application of Remote Sensing Data in Mapping Landscape Level Forest Biomass for Monitoring the Effectiveness of Forest Policies in Northeastern China. Environmental Management. 52: 612–620. 61. Wani, A.A., Joshi, P.K., and Singh, O. 2015. Estimating biomass and carbon mitigation of temperate coniferous using spectral modeling and field inventory data. Ecological Informatics. 25: 63-70. 62. Were, K., Dieu, T.B., Dick, Ø.B., and Singh, B.R. 2015. A comparative assessment of support vector regression, artificial neural networks, and random forests for predicting and mapping soil organic carbon stocks across an Afromontane landscape. Ecological Indicators 52: 394-403. 63. Wijaya, A., Kusnadi, S., Gloaguen, R., and Heilmeier, H. 2010. Improved strategy for estimating stem volume and forest biomass using moderate resolution remote sensing data and GIS. Journal of Forestry Research. 21(1): 1−12. 64. Yan, F., Wu, B., and Wang, Y. 2015. Estimating spatiotemporal patterns of aboveground biomass using Landsat TM and MODIS images in the Mu Us Sandy Land, China. Agricultural and Forest Meteorology. 200: 119-128. 65. Zandler, H., Brenning, A., and Samimi, C. 2015. Quantifying dwarf shrub biomass in an arid environment: Comparing empirical methods in a high dimensional setting. Remote Sensing of Environment 158: 140-55. 66. Zhang, Y., and Liang, Sh. 2014. Changes in forest biomass and linkage to climate and forest disturbances over Northeastern China. Global Change Biology. 20: 2596–2606. 67. Zheng, G., Chen, J.M., Tian, Q.J., Ju, W.M., and Xia, X.Q. 2007. Combining remote sensing imagery and forest age inventory for biomass mapping. Journal of Environmental Management. 85: 616–623. 68. Zhu, X., and Liu, D. 2015. Improving forest aboveground biomass estimation using seasonal Landsat NDVI time-series. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 102: 222-231. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 8,092 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 865 |